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用Python编写网络爬虫

时间:2024-04-28 10:06:33 阅读:335871 作者:KPNV

一、初步认识网络爬虫

网络爬虫(Web Crawling)是指按照固定的规则自动地抓取万维网上的特定信息的程序。爬虫技术被广泛应用在搜索引擎、电商商品信息采集、金融数据定时抓取等方面。

爬虫实现的过程一般可以分为以下几个步骤:

1.发送请求:以HTTP Request的方式向目标网站发送请求,建立起与目标网站的连接;

import requests
url = 'http://www.baidu.com'
response = requests.get(url)

2.解析内容:在得到HTTP Response后,对得到的内容进行解析,从中提取所需的信息。

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
titles = soup.find_all('h3')
for title in titles:
    print(title.string)

如上代码,我们通过BeautifulSoup解析response的HTML页面,得到其中所有的h3标签并将标签的文本打印出来。

二、Python爬虫常用库介绍

1. Requests库

Requests库是Python中用于发送HTTP请求的第三方库,封装了Python标准库中urllib的功能,使用更加方便,让HTTP请求变得更简单、更人性化。Requests库支持HTTP/HTTPS请求,支持Cookie,支持文件上传,支持设置代理,支持身份认证等等。

import requests
url = 'http://www.baidu.com'
response = requests.get(url)

2. BeautifulSoup库

BeautifulSoup库是Python的一个HTML或XML的解析库,支持各种解析器,如Python标准库中的html.parser、lxml的HTML解析器等,它可以遍历HTML文档的树形结构,从而方便地从HTML文档中提取数据。

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
titles = soup.find_all('h3')
for title in titles:
    print(title.string)

3. Scrapy库

Scrapy是一个基于Python的应用框架,主要用于网络爬虫数据抓取、网站解析、数据存储等操作,旨在为网站数据采集提供高效的方法。

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://www.baidu.com']

    def parse(self, response):
        titles = response.xpath('//h3/text()').extract()
        for title in titles:
            print(title)

三、常见爬虫使用技巧

1.使用代理IP

当我们对某些网站进行大量访问时,为了避免被封IP,我们可以使用代理IP进行访问。

import requests
proxies = {
  "http": "http://10.10.1.10:3128",
  "https": "http://10.10.1.10:1080",
}
response = requests.get("http://www.baidu.com", proxies=proxies)

2.避免反爬虫策略

有些网站为了防止爬虫进行抓取,会设置一些反爬虫策略,如:限制访问频率、验证码验证等。遇到这种情况,我们可以调整爬取速度或使用模拟登陆等方法进行规避。

3.爬取动态页面

有些网页不是纯静态的HTML页面,而是使用JavaScript动态生成的,如今大部分网站都通过JS渲染页面,爬虫在抓取这种页面时就需要使用无头浏览器或者JavaScript渲染引擎。

import requests
from selenium import webdriver

url = 'http://www.baidu.com'
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')
browser = webdriver.Chrome(options=options)

browser.get(url)
page_source = browser.page_source
browser.close()

总结

Python爬虫技术给我们带来了很多便利,可是爬虫的使用也需要遵守一些法律法规。同时,我们也要注意爬虫程序的可靠性和可持续性,应该尽可能减少对被爬取网站的影响,并保护好数据的安全性。

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